สาย Tech และนักวิจัยทุกคน เคยเป็นไหมครับ? เขียน Paper เสร็จแล้ว เนื้อหาแน่นปึก แต่ดันมาตกม้าตายตรง การวาดรูปประกอบ, บางทีเราใช้ AI ช่วยเขียน Code หรือสรุปงานวิจัยได้ในไม่กี่วินาที แต่พอถึงคราวต้องทำ Diagram สวย ๆ ให้ดูเป็นมืออาชีพ เรากลับต้องมานั่งหลังขดหลังแข็ง

วาดเองใน PowerPoint หรือ TikZ เป็นชั่วโมง ๆ ทุกที

30 มกราคม 2569 Google Cloud AI Research ร่วมกับ มหาวิทยาลัยปักกิ่ง เปิดตัว PaperBanana Framework ที่ใช้ระบบ 5 Agents อัจฉริยะ ช่วยเปลี่ยนเนื้อหาวิจัยยากๆ เป็นภาพประกอบและกราฟสถิติระดับมือโปรอัตโนมัติ ช่วยให้งานดูสะอาดตาขึ้นถึง 37.2% และอ่านง่ายกว่าเดิม 12.9% จนการทำ Diagram ส่งตีพิมพ์กลายเป็นเรื่องง่ายเหมือนปอกกล้วยเลยครับ

1. ปัญหาใหญ่ที่ PaperBanana เข้ามาแก้ (The Pain Point)

  • นักวิจัยหลายคนคงเจอปัญหาเดียวกันคือ เขียนเนื้อหาเสร็จแล้วแต่ “ตายตอนจบ ตรงการวาดภาพประกอบ
    • วาดเองมันเหนื่อย: การทำ Methodology Diagram หรือกราฟสวย ๆ ต้องใช้ทักษะ Design และเวลาเยอะมาก
    • AI ทั่วไปทำได้ไม่ดีพอ:
      • โมเดลสร้างภาพส่วนใหญ่ (Midjourney หรือ DALL-E) มักจะมโน ข้อมูล ใส่ตัวหนังสือมั่ว หรือไม่เข้าใจตรรกะทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน
  • การเขียน Code วาดรูปก็จำกัด:
    • วิธีเดิม ๆ อย่างการใช้ TikZ หรือ Python-PPTX มักจะวาด Icon สวย ๆ หรือทำ Layout ที่ดูทันสมัยได้ยาก

2. ผ่าโครงสร้าง Framework 5 Agents มหัศจรรย์

  • หัวใจของ PaperBanana คือ การใช้ Agents 5 ตัวที่ทำงานประสานกันเหมือนทีม Design มือโปร
  1. Retriever Agent (นักสืบข้อมูล): ไปค้นหาภาพตัวอย่างงานวิจัยที่ใกล้เคียงจากฐานข้อมูล (เช่น NeurIPS) เพื่อมาดูว่า งานสายนี้เขาเน้นภาพสไตล์ไหน
  2. Planner Agent (คนวางโครงเรื่อง): รับเนื้อหาวิจัยและ Caption มาแล้ว ร่างรายละเอียดว่าในรูปต้องมีกล่องอะไรบ้าง เชื่อมโยงกันยังไง
  3. Stylist Agent (Designer คุมโทน): สรุป Aesthetic Guidelines เช่น ใช้โทนสี Pastel, ขอบมนแบบไหน, Fonts อะไร เพื่อให้ภาพดูเป็นงานวิชาการยุคใหม่ (ไม่ใช่สไตล์ PowerPoint ปี 90)
  4. Visualizer Agent (จิตรกรลงมือวาด): แปลงคำอธิบายเป็นภาพ (ใช้ Nano-Banana-Pro) หรือเขียน Code Python เพื่อสร้างกราฟสถิติที่แม่นยำ
  5. Critic Agent (หัวหน้าฝ่ายตรวจงาน): ตรวจสอบภาพที่ได้ว่า ตรงกับเนื้อหาไหม ถ้าจุดไหนผิดหรือข้อมูลหลอนขึ้นมา (Hallucination) ก็จะสั่งให้วาดใหม่วนไปสูงสุด 3 รอบจนกว่าจะเป๊ะ

ผลลัพธ์และ Insight ที่น่าทึ่ง (The Performance)

  • ทีมวิจัยสร้างด่านทดสอบที่ชื่อ PaperBananaBench ขึ้นมา โดยเอาภาพจากงานวิจัยระดับโลกอย่าง NeurIPS 2025 มาเป็นเกณฑ์ และผลที่ได้:
  • ชนะขาดลอย:
    • PaperBanana ทำคะแนนนำห่างคู่แข่งทุกมิติ โดยเฉพาะเรื่อง Conciseness (ความกระชับ) ที่ดีขึ้นถึง +37.2% และ Readability (ความอ่านง่าย) ที่ดีขึ้น +12.9%
  • คนยังเก่งกว่าในบางจุด:
    • AI ยังมีจุดอ่อนเรื่องความแม่นยำของเส้นเชื่อมเล็ก ๆ น้อย ๆ (หัวลูกศรผิดทิศ) ซึ่งต้องพัฒนาเรื่องการรับรู้เชิงภาพ (Visual Perception) ต่อไป
  • ไม่ใช่แค่ไดอะแกรม แต่ทำกราฟได้ด้วย:
    • ระบบนี้สามารถอ่านไฟล์ข้อมูลดิบ (CSV/Table) แล้วมาเขียน Code สร้างกราฟที่ทั้งสวยและแม่นยำตามตัวเลขจริง ๆ ได้เลย

ข้อสรุป:

PaperBanana คือ ก้าวสำคัญที่จะเปลี่ยนให้ AI ไม่ใช่แค่ คนช่วยเขียน แต่เป็นคู่หูงาน Design ที่ทำให้นักวิทยาศาสตร์สื่อสารไอเดียยาก ๆ ออกมาได้ทรงพลังที่สุด

Source:

Paper